Khi đánh giá mức độ an toàn của một nhà máy hoặc kho vận, nhiều doanh nghiệp thường nhìn vào một con số quen thuộc: bao nhiêu ngày không xảy ra tai nạn. Con số này dễ hiểu, dễ theo dõi và thường được xem như thước đo cho hiệu quả của công tác an toàn.

Tuy nhiên, chỉ nhìn vào số vụ tai nạn cũng giống như chỉ quan tâm đến phần nổi của tảng băng. Điều nguy hiểm hơn nhiều là những sự cố suýt xảy ra nhưng không gây hậu quả. Trong quản lý an toàn, đó được gọi là Near Miss – và đây mới là một trong những nguồn dữ liệu giá trị nhất để phòng ngừa tai nạn.

Near Miss là gì?

Near Miss là một sự kiện có khả năng gây ra thương tích, thiệt hại về tài sản hoặc gián đoạn sản xuất, nhưng cuối cùng không gây ra hậu quả nhờ yếu tố may mắn, thời điểm hoặc sự can thiệp kịp thời.

Ví dụ, một công nhân bước ngang trước đầu xe nâng và người lái phanh kịp. Một pallet bị nghiêng nhưng chưa rơi xuống. Hai xe nâng cùng tiến vào giao lộ nhưng tránh được nhau trong gang tấc. Những tình huống này không được ghi nhận là tai nạn, nhưng rõ ràng rủi ro đã tồn tại.

Điều quan trọng là nguyên nhân của một Near Miss và một vụ tai nạn nghiêm trọng thường rất giống nhau. Khác biệt lớn nhất đôi khi chỉ là kết quả cuối cùng. Nếu người công nhân đứng lệch sang một bước hoặc người lái phản ứng chậm hơn một giây, hậu quả có thể hoàn toàn khác.

 

Vì sao Near Miss quan trọng hơn số vụ tai nạn?

Tai nạn là chỉ số phản ánh những gì đã xảy ra. Khi doanh nghiệp ghi nhận một vụ tai nạn lao động, đồng nghĩa với việc tổn thất đã xuất hiện, dù là thương tích, thiệt hại tài sản hay thời gian dừng sản xuất.

Near Miss lại khác. Đây là những tín hiệu cảnh báo sớm cho thấy hệ thống vận hành đang tồn tại rủi ro trước khi hậu quả xảy ra. Chính vì vậy, nhiều chuyên gia an toàn xem Near Miss là một Leading Indicator – chỉ số giúp doanh nghiệp nhận diện nguy cơ để hành động sớm, thay vì chỉ đo lường những gì đã mất.

Nói cách khác, tai nạn cho doanh nghiệp biết điều gì đã xảy ra. Near Miss cho doanh nghiệp biết điều gì có thể xảy ra trong tương lai nếu không có biện pháp cải thiện.

Một nhà máy không có tai nạn chưa chắc đã an toàn

Nhiều doanh nghiệp tự hào khi treo bảng "500 ngày không tai nạn". Đây là một thành tích đáng ghi nhận, nhưng nó không đồng nghĩa với việc nhà máy hoàn toàn an toàn.

Hãy tưởng tượng trong cùng khoảng thời gian đó, mỗi ngày đều có xe nâng phanh gấp để tránh người đi bộ, công nhân thường xuyên băng qua khu vực xe nâng hoạt động hoặc nhiều pallet bị đặt sát mép giá kệ nhưng chưa rơi. Nếu những sự kiện này không được ghi nhận, doanh nghiệp rất dễ tạo ra cảm giác an toàn giả tạo.

Một môi trường làm việc thực sự an toàn không phải là nơi không có tai nạn, mà là nơi các dấu hiệu rủi ro được phát hiện, báo cáo và xử lý trước khi trở thành tai nạn.

Vì sao Near Miss thường không được báo cáo?

Trong thực tế, Near Miss xảy ra nhiều hơn rất nhiều so với số liệu doanh nghiệp ghi nhận.

Nguyên nhân đầu tiên là yếu tố tâm lý. Khi không có ai bị thương hoặc không có thiệt hại, nhiều người cho rằng "không có gì nghiêm trọng" và tiếp tục công việc. Một số khác lo ngại việc báo cáo sẽ khiến bản thân hoặc đồng nghiệp bị đánh giá.

Ngoài ra, việc ghi nhận Near Miss bằng phương pháp thủ công cũng gặp nhiều hạn chế. Không ai có thể quan sát toàn bộ nhà máy liên tục, và rất nhiều tình huống chỉ diễn ra trong vài giây rồi biến mất. Khi không có dữ liệu, doanh nghiệp cũng không thể phân tích xu hướng rủi ro hay xác định khu vực cần ưu tiên cải thiện.

AI Camera đang thay đổi cách doanh nghiệp ghi nhận Near Miss

Đây là điểm mà AI Camera tạo ra sự khác biệt lớn so với hệ thống CCTV truyền thống.

Camera thông thường chỉ lưu lại hình ảnh để xem lại khi có yêu cầu. Trong khi đó, AI Camera có thể phân tích video theo thời gian thực và tự động phát hiện các tình huống Near Miss mà con người rất dễ bỏ sót.

Ví dụ, hệ thống có thể nhận diện khi người lao động đi vào vùng hoạt động của xe nâng, hai xe nâng cùng tiếp cận một giao lộ với khoảng cách nguy hiểm, phương tiện di chuyển sai làn hoặc một công nhân đứng quá lâu trong khu vực có nguy cơ va chạm.

Quan trọng hơn, AI không chỉ gửi cảnh báo. Mỗi sự kiện đều được lưu lại cùng với thời gian, vị trí, loại sự kiện và video liên quan, tạo thành nguồn dữ liệu có thể phân tích lâu dài.

Khi Near Miss trở thành dữ liệu, doanh nghiệp có thể cải tiến vận hành

Một sự kiện Near Miss riêng lẻ có thể chỉ là một lần "suýt xảy ra". Nhưng khi hàng trăm hoặc hàng nghìn sự kiện được tổng hợp, doanh nghiệp bắt đầu nhìn thấy những xu hướng mà trước đây gần như vô hình.

Có thể một giao lộ luôn phát sinh nhiều tình huống nguy hiểm hơn các khu vực khác. Có thể ca làm buổi tối có tỷ lệ Near Miss cao hơn ca sáng. Cũng có thể một tuyến đường nội bộ thường xuyên xảy ra tình trạng xe nâng và người đi bộ cắt ngang nhau.

Những dữ liệu này giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định dựa trên bằng chứng thay vì cảm tính. Ban quản lý có thể điều chỉnh luồng giao thông, thay đổi bố trí mặt bằng, bổ sung biển báo, cải tiến SOP hoặc tập trung đào tạo đúng nhóm nhân sự và đúng khu vực có rủi ro cao nhất.

Near Miss là nền tảng của văn hóa an toàn chủ động

Một doanh nghiệp có nhiều báo cáo Near Miss chưa chắc là doanh nghiệp kém an toàn. Ngược lại, đó có thể là dấu hiệu cho thấy người lao động sẵn sàng phát hiện và chia sẻ các rủi ro thay vì che giấu chúng.

Điều quan trọng không phải là có bao nhiêu Near Miss, mà là doanh nghiệp có học được điều gì từ những sự kiện đó hay không. Nếu mỗi Near Miss đều dẫn đến một hành động cải tiến, toàn bộ hệ thống sẽ ngày càng an toàn hơn theo thời gian. Đây cũng là lý do nhiều tổ chức xem chất lượng của chương trình ghi nhận Near Miss là một chỉ báo về mức độ trưởng thành của văn hóa an toàn.

Kết luận

Tai nạn là kết quả mà mọi doanh nghiệp đều muốn tránh, nhưng Near Miss mới là nơi bắt đầu của công tác phòng ngừa. Càng phát hiện sớm những tình huống suýt xảy ra, doanh nghiệp càng có nhiều cơ hội loại bỏ rủi ro trước khi chúng gây ra hậu quả thực sự.

Tại EYEFIRE, AI Camera không chỉ được phát triển để cảnh báo theo thời gian thực mà còn để tự động ghi nhận, phân loại và phân tích các sự kiện Near Miss trong nhà máy và kho vận. Khi mỗi tình huống "suýt xảy ra" được chuyển thành dữ liệu, doanh nghiệp không chỉ giảm nguy cơ tai nạn mà còn xây dựng được một hệ thống vận hành an toàn hơn, thông minh hơn và liên tục cải tiến dựa trên dữ liệu thực tế.